随着开源数据的日益丰富以及算力价格的持续下降，对于个人或小型机构而言，预训练一个小型的 LLM 已逐渐成为可能。开源中文预训练语言模型 Steel - LLM 就是一个典型案例，其模型参数量与数据量并非十分庞大，基本处于参数量为 B 级别、数据量为 T 级别的规模。
来自主题: AI技术研报
6545 点击 2024-11-22 09:44
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随着开源数据的日益丰富以及算力价格的持续下降，对于个人或小型机构而言，预训练一个小型的 LLM 已逐渐成为可能。开源中文预训练语言模型 Steel - LLM 就是一个典型案例，其模型参数量与数据量并非十分庞大，基本处于参数量为 B 级别、数据量为 T 级别的规模。
人类离电影《黑客帝国》的场景，似乎又近了一步。
5年，5000万个神经网络，这个世界从未被扫描过的角落，我们都能看到了。宝可梦GO团队，竟然抢先实现了李飞飞的「空间智能」？而「Pokémon Go」的玩家可能没想到，自己居然在训练着一个巨大的AI模型。
在数据分布持续变化的动态环境中，如何进行连续模型泛化？
近日，来自斯坦福、MIT等机构的研究人员推出了低秩线性转换方法，让传统注意力无缝转移到线性注意力，仅需0.2%的参数更新即可恢复精度，405B大模型两天搞定！
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又一个国产版《Her》，就这么水灵灵地来了。
谁是在线购物领域最强大模型？也有评测基准了。
如何解决模型生成幻觉一直是人工智能（AI）领域的一个悬而未解的问题。为了测量语言模型的事实正确性，近期 OpenAI 发布并开源了一个名为 SimpleQA 的评测集。而我们也同样一直在关注模型事实正确性这一领域，目前该领域存在数据过时、评测不准和覆盖不全等问题。例如现在大家广泛使用的知识评测集还是 CommonSenseQA、CMMLU 和 C-Eval 等选择题形式的评测集。
当你开始任何客户项目时，最常见的问题之一是：“我应该使用哪个模型？” 这个问题没有直接的答案，它是一个过程。在本博客中，我们将解释这个过程，这样下次客户问你这个问题时，你可以与他们分享这份文档。